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Physics-Informed Neural Networks for Unmanned Aerial Vehicle System Estimation

The dynamic nature of quadrotor flight introduces significant uncertainty in system parameters, such as thrust and drag factors. Consequently, operators grapple with escalating challenges in implementing real-time control actions. This study presents an approach for estimating the dynamic model of Unmanned Aerial Vehicles based on Physics-Informed Neural Networks (PINNs), which is of paramount importance due to the presence of uncertain data and since control actions are required in very shor...

Legal Roots per Pietro Cerami: visioni condivise

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Data di pubblicazione
  • In corso di stampa26
  • 2020 - 20253100
  • 2010 - 20194479
  • 2000 - 20091959
  • 1990 - 1999388
  • 1980 - 198971
  • 1977 - 19791
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